論文の概要: Joint Conditional Diffusion Model for Image Restoration with Mixed Degradations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07770v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 14:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 13:50:01.902548
- Title: Joint Conditional Diffusion Model for Image Restoration with Mixed Degradations
- Title(参考訳): 混合劣化を伴う画像復元のための連成条件拡散モデル
- Authors: Yufeng Yue, Meng Yu, Luojie Yang, Yi Yang,
- Abstract要約: 悪天候下における画像復元のための新しい手法を提案する。
大気散乱モデルに基づく混合劣化モデルを用いて, 復元過程全体を導出する。
マルチウェザーおよび気象特化データセットの実験は、最先端の競合手法よりも、我々の手法が優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.14467633167042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image restoration is rather challenging in adverse weather conditions, especially when multiple degradations occur simultaneously. Blind image decomposition was proposed to tackle this issue, however, its effectiveness heavily relies on the accurate estimation of each component. Although diffusion-based models exhibit strong generative abilities in image restoration tasks, they may generate irrelevant contents when the degraded images are severely corrupted. To address these issues, we leverage physical constraints to guide the whole restoration process, where a mixed degradation model based on atmosphere scattering model is constructed. Then we formulate our Joint Conditional Diffusion Model (JCDM) by incorporating the degraded image and degradation mask to provide precise guidance. To achieve better color and detail recovery results, we further integrate a refinement network to reconstruct the restored image, where Uncertainty Estimation Block (UEB) is employed to enhance the features. Extensive experiments performed on both multi-weather and weather-specific datasets demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art competing methods.
- Abstract(参考訳): 画像復元は、特に複数の劣化が同時に起こる場合、悪天候環境では比較的困難である。
ブラインド画像分解はこの問題に対処するために提案されたが、その有効性は各成分の正確な推定に大きく依存している。
拡散型モデルは画像復元作業において強い生成能力を示すが、劣化した画像がひどく破損した場合に無関係な内容を生成することができる。
これらの問題に対処するため, 大気散乱モデルに基づく混合劣化モデルを構築する際に, 物理的制約を利用して復元過程全体を導出する。
次に, 劣化画像と劣化マスクを組み込んだJCDM(Joint Conditional Diffusion Model)を定式化し, 正確なガイダンスを提供する。
色とディテールの再現性を向上するため,改良ネットワークを統合して復元画像の再構成を行い,不確実性推定ブロック(UEB)を用いて特徴の強化を行う。
マルチウェザーおよび気象特化データセットで行った大規模な実験は、最先端の競合手法よりも本手法が優れていることを示す。
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